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Projetos de IA-ML para Profissionais de Dados

  • até 5 semanas
  • Avançado

Ganhe experiência prática e construa um portfólio de projetos de IA/ML da indústria. Este curso avançado é projetado para equipar profissionais de carreira de nível médio a sênior para gerar impacto enquanto constroem um portfólio de projetos de ML aplicados.

  • Aprendizado de Máquina
  • Fluxo de Trabalho de Ciência de Dados
  • Engenharia de Recursos
  • Implantação de Modelos
  • GitHub

Visão Geral

Este curso oferece uma combinação dinâmica de expertise técnica e desafios empresariais do mundo real. Através de uma série de sessões interativas, discussões e projetos práticos, você aprenderá a escopar projetos de aprendizado de máquina de forma eficaz, liderar discussões com stakeholders, navegar por todo o fluxo de trabalho de ciência de dados desde a exploração de dados até a implantação do modelo, e comunicar insights do projeto e impacto empresarial para os stakeholders.

  • Web Streamline Icon: https://streamlinehq.com
    Online
    localização do curso
  • Layers 1 Streamline Icon: https://streamlinehq.com
    Inglês
    idioma do curso
  • Certificação Profissional
    após a conclusão do curso
  • A tempo parcial
    formato do curso
  • Aulas Ao vivo
    entregue online

Para quem é este curso?

Cientistas de Dados

Cientistas de dados que desejam construir um portfólio atraente de projetos industriais para mostrar suas habilidades a potenciais empregadores.

Engenheiros de Software e Dados

Engenheiros de software e dados ansiosos para ganhar experiência em aplicações de metodologias de aprendizado de máquina para aprimorar seu repertório técnico.

Analistas de Dados e BI

Analistas de dados e BI que buscam adquirir experiência prática em aproveitar insights baseados em dados para resolver desafios da indústria.

Este curso oferece uma combinação dinâmica de expertise técnica e desafios empresariais do mundo real. Ganhe experiência prática em aplicar metodologias de aprendizado de máquina a cenários industriais do mundo real. Desenvolva uma abordagem estruturada para navegar nas complexidades de escopar projetos de ML, entender problemas empresariais, reunir requisitos, implementar projetos e implantá-los na Nuvem.

Pré-Requisitos

1 / 3

  • Familiaridade com a linguagem de programação R / Python

  • Conhecimento de manipulação de dados usando Pandas

  • Compreensão dos fundamentos de aprendizado de máquina é desejável

O que vai aprender?

Semana 1: Aprendendo o Básico
Nesta semana, ganharemos uma compreensão abrangente dos fundamentos da ciência de dados e configuraremos as bases para a implantação de projetos nas semanas seguintes. Os objetivos incluem revisitar os fundamentos do aprendizado de máquina, aprender Git para controle de versão e desenvolvimento colaborativo, entender o Fluxo de Trabalho de Ciência de Dados no Github e configurar o repositório do Github onde hospedaremos nossos projetos.
Semana 2: [Estudo de Caso 1] Previsão de ETA do Uber
Nesta semana, mergulharemos no desenvolvimento e implantação de projetos de ML. Os objetivos incluem colocar em prática o escopo do projeto de ML, conteinerizar aplicações de ML usando Docker, introdução à implantação usando Streamlit, navegar por todo o fluxo de trabalho desde a exploração de dados até a implantação do modelo, e aprender as melhores práticas de codificação.
Semana 3: [Estudo de Caso 2] Previsão de Demanda
Nesta semana, construiremos um modelo de ML para prever a demanda de energia. Os objetivos incluem escopar o projeto de previsão de demanda, explorar várias metodologias de previsão como Holt Winter e Prophet, construir o código de previsão de demanda e implantá-lo usando Streamlit.
Semana 4: [Estudo de Caso 3] Transcrição de Fala Baseada em Transformadores
Nesta semana, avançaremos mais um passo no escopo e construção de projetos de IA. Os objetivos incluem explorar vários modelos de código aberto baseados em transformadores, construir um projeto de IA usando uma API de código aberto e modelos pré-treinados, conteinerizar e implantar o projeto através do Streamlit, e estruturar o código para produção através de modularização, registro e manutenção.
Semana 5: Construa Seu Portfólio
Nesta semana, reuniremos todos os nossos aprendizados para construir um portfólio. Os objetivos incluem finalizar todos os projetos das semanas anteriores, construir seu site e portfólio no GitHub, e mostrar seu trabalho através de postagens no LinkedIn, blogs e newsletters.

O que dizem os alunos sobre este curso

  • “Aprendi mais com a Manisha através de seus cursos do que aprendi em meu curso universitário de 4 anos. Gostaria de tê-la encontrado antes.”

    Abhigna Pebbati

  • “Participei do curso de Ciência de Dados de Produto da PrepVector e foi imensamente útil para desenvolver um processo de pensamento para abordar problemas abertos. Manisha foi muito solidária e me aconselhou durante toda a minha jornada de aprimoramento. Eu recomendo muito o curso dela.”

    Ketki Sharma

  • “Aprendi com a Manisha como pensar sobre problemas de maneira estruturada. Isso me ajudou não apenas em minhas entrevistas como candidato, mas também como entrevistador. O processo de pensamento desenvolvido em seu curso agora me ajuda a avaliar candidatos melhor.”

    Vedhanarayan Ravi

Conheça seu instrutor

  • Manisha Arora

    Líder de Ciência de Dados, Google

    Sou uma profissional experiente em Ciência de Dados com mais de 10 anos de experiência liderando equipes de ciência de dados e impulsionando o crescimento dos negócios por meio de decisões baseadas em dados. Sou apaixonada por democratizar a ciência de dados e capacitar outros a avançarem em suas carreiras. Fundei a PrepVector para capacitar profissionais aspirantes a se destacarem em suas carreiras em ciência de dados. Ensinei mais de 350 profissionais de dados através dos meus cursos na Maven & PrepVector.

Próximas turmas

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    comece agora

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